Practical actions for applied systematic conservation planning
Notice bibliographique
Résumé
Systematic conservation planning is intended to inform spatially explicit decision making. Doing so requires that it be integrated into complex regulatory and governance processes, and there are limited instances where this has been achieved effectively. South Africa is a global leader in the application of conservation plans, the outputs of which are widely used for spatial planning and decision making in many spheres of government. We aimed to determine how conservation planning in the country progressed from theory to implementation, and to identify practical actions that enabled this transition, by assessing temporal trends in the characteristics of conservation plans (1990-2017, n = 94). Since 2010 conservation planning has entered an operational period characterized by government leadership of plans, administrative rather than ecological planning domains, decreasing size of planning units, increasing emphasis on end-user products, and scheduled revision of plans. Key actions that enabled this progression include transitioning leadership of plans from scientists to practitioners, building capacity within implementing agencies, creating opportunities to integrate plans in legislative processes, establishing a strong community of practice, adopting implementation-focused methods, and balancing standardization with innovation. Learning from this model will allow other countries, particularly those with a similar megadiverse, developing context, to operationalize conservation planning into spatial planning and decision making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,304 | 0,291 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,029 |
| Communication savante | 0,019 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».